李宏毅机器学习课程笔记

李宏毅机器学习课程笔记9：Recurrent Neural Network

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2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第二周--RNN

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要一、RNN（recurrent neural network）slot filling（槽...例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都.

2023春季李宏毅机器学习笔记 01 ：正确认识 ChatGPT

标签：机器学习李宏毅人工智能

课程主页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.php Github：https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning B站课程：...

李宏毅机器学习学习笔记＞

标签：机器学习学习人工智能

文章目录一、机器学习是什么？二、机器学习怎么做？三，机器学习方法有哪些？1，监督学习2，半监督学习3，迁移学习4，无监督学习5，强化学习四，为什么要学习机器学习？参考资料一、机器学习是什么？简化版育儿...

【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习（二）——PPO（Proximal Policy Optimization）

标签：强化学习深度学习

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个...如果你想学习如何使用Mar

李宏毅机器学习课程笔记：半监督学习

直推学习——将无标签数据作为测试数据归纳学习——无标签数据不作为测试数据为什么需要半监督学习：收集数据很容易，但是收集有标签的数据很难无标签数据的分布可能会提供一些信息，通常会伴随一些假设 ...

李宏毅机器学习课程笔记4：CNN、Why Deep、Semi-supervised

标签：李宏毅机器学习课程

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。这篇文章是学习本课程第10-12课所做的笔记和自己的理解。Lecture 10: Convolutional...

李宏毅2021&2022机器学习

标签：机器学习人工智能深度学习

重磅须知 2022仅在2021基础上进行小补充，2021内容变成了前置知识，UP会在视频标题打上2022的标签； 2021资料已打包装进百度云盘，ppt/pdf支持直链下载。（选修）To Learn More是21/22通用的，放入...

分类：概率生成模型 - 李宏毅机器学习笔记

标签：机器学习

概率生成模型笔记

李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。这篇文章是学习本课程第4-6课所做的笔记和自己的理解。 Lecture 4: ...

李宏毅机器学习课程笔记8：Structured Learning - Linear Model、Structured SVM、Sequence Labeling

李宏毅机器学习课程笔记8：Structured Learning - Linear Model、Structured SVM、Sequence Labeling 这篇文章是学习本课程第22-24课所做的笔记和自己的理解。 Lecture 22: Structured Learning - Linear Model ...

李宏毅机器学习自用笔记------逻辑回归

标签：机器学习逻辑回归 python

自用学习笔记，希望得到大佬指正

李宏毅机器学习课程笔记10：Ensemble、Deep Reinforcement Learning

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。这篇文章是学习本课程第27-28课所做的笔记和自己的理解。 Lecture 27: Ensemble...

leeml-notes：李宏毅《机器学习》笔记，在线阅读地址：https：datawhalechina.github.ioleeml-notes

标签： machine-learning leeml-notes Machinelearning

leeml-notes：李宏毅《机器学习》笔记，在线阅读地址：https：datawhalechina.github.ioleeml-notes

李宏毅机器学习讲义

标签：机器学习

台大李宏毅老师的2017年机器学习课程系列学习笔记。今天我们先来看一下该系列课程的内容简介。从本质上来讲，机器学习可以分为三部分：函数集（也就是model）、评价函数好坏的标准、训练集。该课程中机器学习的大致...

视频学习笔记——李宏毅机器学习——P1，2

标签：机器学习

此为datawhale组队学习（李宏毅机器学习）学习笔记是看视频做的原创笔记此为第一天打卡

李宏毅机器学习课程笔记6：Unsupervised Learning - Auto-encoder、PixelRNN、VAE、GAN

标签：李宏毅机器学习课程

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。这篇文章是学习本课程第16-18课所做的笔记和自己的理解。Lecture 16: Unsupervised ...

李宏毅机器学习课程笔记3：Backpropagation、"Hello world" of Deep Learning、Tips for Training DNN

标签：李宏毅机器学习课程

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。这篇文章是学习本课程第7-9课所做的笔记和自己的理解。Lecture 7: Backpropagation ...

【DL】5 BERT入门——李宏毅机器学习课程笔记(ELMO，BERT，GPT)

标签：深度学习机器学习人工智能

ELMO，BERT，GPT1. Review2. ELMO3. BERT3.1 训练BERT3.2 使用BERT3.3 ERNIE3.4 BERT学到了什么4. GPT小结视频地址 1. Review 如何让电脑读人类的词汇？最早采用1-of-N Encoding，显然一个词用一个向量表示不合理...

【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习（六）—— Imitation Learning

标签：深度学习强化学习

Imitation learning 又称作 Learning by Demonstration 或 Apparenticeship Learning，它适用于解决那些无法定义或者量化reward，但能够收集到大量完成任务的过程范例作为学习资料的问题。Imitation Learning有两种...

李宏毅机器学习笔记第17周_概述增强式学习（Reinforcement Learning）

标签：机器学习深度学习

Reinforcement Learning

【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习（三）——Q-Learning

标签：深度学习强化学习算法

Q-Learning是强化学习中一种Value-Based的方法，它所学习的不是一个Policy，而是一个Critic，Critic并不直接采取行为，而是评价当前的行为是好的或者不好的；相关术语： State value function Vπ(s){V^\pi }(s)V...

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第五周--BERT

标签：深度学习机器学习学习

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pre-train 模型二、How to fine-tune总结前言介绍什么是pre-train模型，有了模型后怎么做fine-tune以及pre-train模型怎么被...

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN摘要一、Maximum Likelihood Estimation(最大似然估计)二、MLE=Minimize KL Divergence（最小KL散度）三、Generator四、Discriminator五、D*和divergence的关系证明六...

李宏毅机器学习笔记(十三)——无监督学习(一)：聚类算法

标签：聚类机器学习

在半监督学习中我们已经讲过在部分数据有标签的情况下如何用GMM进行所谓的样本训练了。在这里，我们要自己去定义类的数量，之后随机初始化对应的多元高斯分布，然后以同样的操作使用EM算法即可。(当然最开始计算...

李宏毅机器学习课程笔记：反向传播算法（back propagation）

课程地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 链式法则：用于求一个复合函数的导数，是在微积分的求导运算中一种常用的方法。复合函数的导数将是构成复合这有限个函数在相应点的导数的...

2021李宏毅机器学习笔记

标签：机器学习人工智能

什么是机器学习？ Machine Learning ≈Looking for Function 常见的函数类型：Regression(回归):The function outputs a scalar(数值). Classification(分类)：Given options(classes...

李宏毅机器学习课程笔记7：Transfer Learning、SVM、Structured Learning - Introduction

标签：李宏毅机器学习课程

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。这篇文章是学习本课程第19-21课所做的笔记和自己的理解。Lecture 19: Transfer ...

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李宏毅机器学习课程笔记9：Recurrent Neural Network

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第二周--RNN

2023春季李宏毅机器学习笔记 01 ：正确认识 ChatGPT

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【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习（二）——PPO（Proximal Policy Optimization）

李宏毅机器学习课程笔记：半监督学习

李宏毅机器学习课程笔记4：CNN、Why Deep、Semi-supervised

李宏毅2021&2022机器学习

分类：概率生成模型 - 李宏毅机器学习笔记

李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning

李宏毅机器学习课程笔记8：Structured Learning - Linear Model、Structured SVM、Sequence Labeling

李宏毅机器学习自用笔记------逻辑回归

李宏毅机器学习课程笔记10：Ensemble、Deep Reinforcement Learning

leeml-notes：李宏毅《机器学习》笔记，在线阅读地址：https：datawhalechina.github.ioleeml-notes

李宏毅机器学习讲义

视频学习笔记——李宏毅机器学习——P1，2

李宏毅机器学习课程笔记6：Unsupervised Learning - Auto-encoder、PixelRNN、VAE、GAN

李宏毅机器学习课程笔记3：Backpropagation、"Hello world" of Deep Learning、Tips for Training DNN

【DL】5 BERT入门——李宏毅机器学习课程笔记(ELMO，BERT，GPT)

【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习（六）—— Imitation Learning

李宏毅机器学习笔记第17周_概述增强式学习（Reinforcement Learning）

【李宏毅机器学习课程笔记】深度强化学习（三）——Q-Learning

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第五周--BERT

2021李宏毅机器学习笔记--23 Theory behind GAN

李宏毅机器学习笔记(十三)——无监督学习(一)：聚类算法

李宏毅机器学习课程笔记：反向传播算法（back propagation）

2021李宏毅机器学习笔记

李宏毅机器学习课程笔记7：Transfer Learning、SVM、Structured Learning - Introduction

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